Fabien Gueret

Orchestration de modèles d'IA (stacking et ensembling) pour la mise en production, faisant le lien entre la Data Science et le DevOps. Conteneurisation des modèles avec Docker pour résoudre les problèmes d'environnement et de version. Mise en place d'outils de monitoring pour suivre les temps de réponse, les taux d'erreur et l'utilisation des ressources. Analyse des données de surveillance, des logs et des métriques système. Collaboration avec l'équipe de recherche en Data Science pour développer de nouveaux modèles, optimiser la vitesse et réduire les besoins de stockage.

Promotion de nouvelles opportunités d'IA pour réduire les coûts : régression pour optimiser les dates de livraison (Deep Learning Keras CNN), classification pour prédire les commandes défectueuses et prévisions de séries temporelles pour modéliser la disponibilité de la main-d'œuvre. Déploiement de modèles en production à l'échelle nationale via des pipelines CI/CD sur GCP. Promotion des standards industriels MLOps. Management d'une équipe de 4 personnes : identification des besoins de formation, évaluation des performances et organisation des passations.

Réalisation d'études démographiques locales ad-hoc pour identifier des groupes cibles. Accompagnement dans l'obtention du mandat d'aménagement urbain à Vauxhall grâce à des prévisions de croissance de la population et des entreprises.

Responsable de la recherche d'une solution technologique pour prédire les cibles de fusions-acquisitions (M&A). Résultat : 21 % de prédictions correctes sur une liste restreinte de 5 % d'entreprises, malgré une forte dispersion des données et des classes déséquilibrées. Gestion des pipelines de données et d'IA, des flux de travail et du versioning. Données : financières structurées et non structurées (événements, rapports annuels, rumeurs).

Coaching de professionnels souhaitant acquérir des compétences en IA et technologies. Création du programme pédagogique et du matériel de formation.